矩陣
在數學中，矩陣（matrix）是乙個按照長方陣列排列的複數或實數集合
矩陣相加
通常的矩陣加法被定義在兩個相同大小的矩陣
矩陣乘法
矩陣和向量的乘法
如圖：m×n 的矩陣乘以 n×1 的向量，得到的是 m×1 的向量
矩陣乘法：
m×n 矩陣乘以 n×o 矩陣，變成 m×o 矩陣。
矩陣乘法的性質：
矩陣的乘法不滿足交換律：a×b≠b×a
矩陣的乘法滿足結合律。即：a×（b×c）=（a×b）×c
單位矩陣：在矩陣的乘法中，有一種矩陣起著特殊的作用，如同數的乘法中的 1,我們稱
這種矩陣為單位矩陣．它是個方陣，一般用 i 或者 e 表示，本講義都用 i 代表單位矩陣，從左上角到右下角的對角線（稱為主對角線）上的元素均為 1 以外全都為 0。如：
對於單位矩陣，有 ai=ia=a
矩陣的逆
如矩陣 a 是乙個 m×m 矩陣（方陣），如果有逆矩陣，則：aa
矩陣倒code置
設 a 為 m×n 階矩陣（即 m 行 n 列），第 i 行 j 列的元素是 a(i,j)，即：a=a(i,j)
同線性代數中矩陣乘法的定義
np.dot(a, b)：對於二維矩陣，計算真正意義上的矩陣乘積，同線性代數中矩陣乘法的定義。對於一維矩陣，計算兩者的內積。
import numpy as np
# 2-d array: 2 x 3
two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 2-d array: 3 x 2
two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
two_multi_res = np.dot(two_dim_matrix_one, two_dim_matrix_two)
print('two_multi_res: %s' %(two_multi_res))
# 1-d array
one_dim_vec_one = np.array([1, 2, 3])
one_dim_vec_two = np.array([4, 5, 6])
one_result_res = np.dot(one_dim_vec_one, one_dim_vec_two)
print('one_result_res: %s' %(one_result_res))
線性代數 矩陣相乘
線性代數 矩陣相乘1 矩陣相乘 2 include 3using namespace std 45 6int main 7 矩陣c 結果矩陣 13 cout 請輸入矩陣a的行數和列數 14 cin am an 15 cout 請輸入矩陣b的行數和列數 16 cin bm bn 17if an bm ...
點乘 線性代數 線性代數 1 3C 矩陣
我們在前面費了好大得勁，從線性組合和空間兩個角度，描述了線性變換。你可能要問，為什麼向量在原來的空間，用i 和j 活的挺好，為什麼要費這麼大的勁換乙個基向量組，把整個空間全都換一遍呢？這全部的一切，都是為了引出整個線性代數學科中概念的核心 矩陣。我們前面講過線性變換，像乙個黑盒子，或者乙個函式 如果...
線性代數 矩陣求逆
include stdafx.h include include stdio.h void matrixprint double arr,const int row,const int col double matrixinverse double arr in,const int n void m...